@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00146654,
 author = {植村, 喜弘 and 梶原, 祐輔 and 島川, 博光 and Yoshihiro, Uemura and Yusuke, Kajiwara and Hiromitsu, Shimakawa},
 issue = {12},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Dec},
 note = {近年，おもてなしの提供が求められている．おもてなしの提供には，ユーザの状態やパーソナリティを把握する必要がある．本論文では，おもてなしの提供のために，Radio Frequency Identifier（RFID）技術で取得される足取りの特徴から，ユーザの状態やパーソナリティを推定する手法を提案する．15名の被験者における6種のユーザ状態での歩行データを取得した実験で，パーソナリティごとの足取りの特性を本手法で識別できることが分かった．パーソナリティが現れたクラスタごとに機械学習することで，クラスタリングしない場合と比較し，ユーザ状態を把握する精度が4.3%向上した．本論文では，識別結果および足取りの解析から，パーソナリティを考慮することによる精度向上に影響を与える成分について議論する．, The modern society full of convenience demands proactive hospitality. To achieve it, it is indispensable to grasp states and personality of each user. The paper proposes a method to estimate states and the personality of the user to provide proactive hospitality from features of his/her gait pattern acquired with Radio Frequency Identifier (RFID) technologies. An experiment, collecting walking data in 6 states from 15 subjects, has proved that the method succeeds in the estimation of personality. The machine learning for each personality improves the accuracy of the identification of user states by 4.3% compared with a method neglecting personality.},
 pages = {2358--2369},
 title = {足取り取得によるパーソナリティを考慮したユーザ状態の推定},
 volume = {56},
 year = {2015}
}